| 研究課題/領域番号 |
26280098
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 一部基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能ロボティクス
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
玄 相昊 立命館大学, 理工学部, 准教授 (30344691)
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| 研究分担者 |
松原 崇充 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 准教授 (20508056)
大塚 光雄 立命館大学, スポーツ健康科学部, 助教 (20611312)
下ノ村 和弘 立命館大学, 理工学部, 准教授 (80397679)
有木 由香 立命館大学, 理工学部, 助教 (80553239)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
15,990千円 (直接経費: 12,300千円、間接経費: 3,690千円)
2016年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2015年度: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2014年度: 6,760千円 (直接経費: 5,200千円、間接経費: 1,560千円)
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| キーワード | ヒューマノイドロボット / 運動制御 / 運動学習 / ヒューマノイド / 見真似学習 / ロボットビジョン / 全身運動制御 / モーションキャプチャー / 運動生成 / 模倣学習 / 設計製作 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では難易度の高い全身運動の教示方法を明らかにするため、強化学習による教示アルゴリズムを提案し、実際のヒューマノイドロボットを用いて検証することを目的とした。研究期間中にカルバック・ライブラー制御と呼ばれる確率最適制御理論に基づく新しい運動教示方法を考案した。提案手法の有効性は本プロジェクトで整備された双腕マニピュレータによって実証された。さらに、教師とロボットの共有潜在空間を利用することで低次元空間内で最適方策を高速に学習する方法を提案し、ヒューマノイドロボットのシミュレーションにおいて有効性を示した。
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